如果把汽车的发展历程看做是一场秋名山的竞速比赛的话，在1886年，我们踏上了赛道。在过去的百年历史中，我们超越了无数对手，然而始终有一个对手，它发动机的轰鸣回响在山林中，却不见其踪迹。自动驾驶这个曾经遥不可及的对手，如今我们似乎看到了它的尾灯。那么超越自动驾驶这个对手，我们还需要多久？

自动驾驶不仅是技术的难题

　　根据 SAE 的分类，自动驾驶可以分为 L1-L5 级五个阶段。L1阶段已经实现，而现在，L2级自动驾驶已经开始慢慢普及，许多十万元级别的国产家用车上都已经开始配备。L2的技术成果落地，L3技术上已经突破，似乎自动驾驶离我们并不遥远了。

　　剖离市场的火热情绪氛围，冷静下来思考已有技术和目标之间的差距，其实前路依旧坎坷，自动驾驶很长的一段路要走。行百里者，半九十。虽然自动驾驶概念被炒的火热，但距离完全化的自动驾驶，仍然有许多亟待解决的问题。这些问题不仅仅是技术上完善，也包括安全问题，场景化问题，法律法规配套问题等。

　　首先是安全问题，这两年关于自动驾驶汽车发生车祸，导致人员伤亡的新闻并不少见。安全本就是人们关注的重点，安全性也是未来自动驾驶能否普及最重要的一环。而无人驾驶技术应用之后，安全的维度也在增加，过去的安全性更多是在制造端，现在开始增加了技术安全、数据安全等维度。

　　目前最有可能率先突破的，就是在封闭区域实现完全化的自动驾驶。现在一些城市也在开放试点区域，例如北京，杭州都设立的封闭化的自动驾驶测试区域。封闭区域的自动驾驶技术突破在即，然而最大的难题还是开放环境下，如何实现完全的自动驾驶。限定场景的自动驾驶可以绕过很多技术难题，并且它依然可以在像是港口，矿场，物流等场景下获取商业价值，然而自动驾驶技术意义并不止于此，没有场景限制下的自动驾驶才是我们的终极目标。开放的环境像是一座大山，仍然伫立在我们通向自动驾驶的路上。

　　还有一个不可忽视的问题，就是法律配套问题。目前来说发生交通事故，责任归属一般是驾驶者。未来自动化驾驶下，发生事故，责任判定是驾驶者还是汽车厂商这就需要更加明确的法律条例规定和说明。完善且配套法律，对于自动驾驶有着重大的意义。

自动驾驶的商用车会来的更早

　　就目前的情况来说，商用车的自动驾驶会比乘用车会来得更早，因为商用车更容易的带来价值，并且商用车自带使用场景，技术上更容易突破。自动驾驶毫无疑问有着巨大的商业价值，然而对于自动驾驶技术的突破需要投入大量资源，期望短时间内通过乘用车获取利润仍并不可能，商用车的自动驾驶，对于车企和科技公司来说就是一个必然选项了。

　　自动驾驶取代的是司机，什么领域最需要司机？答案并不唯一，但编者关于自动驾驶想到的第一个应用领域就是物流。最近有一则新闻上了热搜，据统计我国6月份快递达53亿件，为日本2017年全年的业务量。巨大物流市场，空运所占比例较少，多数都是道路运输。对于司机的数量和工作量要求都是巨大的。

　　物流对于自动驾驶技术来说自带使用场景，而物流突出的特点就是人歇车不歇，一辆辆装满货物的物流车辆飞驰在高速公路上。这种限定的使用场景对于自动驾驶的技术要求相对容易，当自动驾驶技术逐渐落地之后，从成本结算的角度来看，大幅节约人力成本，并且自动驾驶本身可以让车辆在一个更加高效的模式下运行，效率更高。

　　物流只是一方面，目前自动驾驶对于自带使用场景的商业用车的价值是巨大的。相对简单的技术要求和快速且巨大的商业利润获取，引导着自动驾驶技术的发展方向，当然自动驾驶最终会回归到乘用车领域，但短期内，其特定场景下的商业用途是目前的主要发展方向。

未来还需要长时间的等待

　　编者将搜索引擎的时间设定在了2005年-2010年，关键词依然是自动驾驶。那个汽车还未像现在如此普及的年代，人们关于自动驾驶，智能汽车是怎么想的？结果让人意外，人们对于自动驾驶的想像，和如今人们的对于自动驾驶的设想基本一致。至少关于汽车，人们的想象力是停滞的。

　　在2010年的一篇帖子里，帖子里作者对于自动驾驶可以在10年普及充满自信，而底下的回复也保持着同样的态度。现在已经来到了2019年，距离那篇帖子发布的时间，过去了九年。然而我们依旧只听过没见过那个我们想象中的自动驾驶汽车。

　　自动驾驶的难度是被低估的。从技术上看，自动驾驶不是问题，但面临各色各样的场景它仍然存在着风险。对于自动驾驶来说，路可能才是关键的问题。传感器需要识别路面标线已确保车辆的方向没有发生偏离，通过识别标线来自动完成转弯等操作。如果识别不了标线，那系统将无法工作。

　　崎岖的路面状况对于自动驾驶汽车来讲，是一个无法回避的问题，各种传感器和激光雷达设备的应用让自动驾驶汽车变得愈发智能，但与此同时道路状况却没有得到相应的改善。对于中国这样幅员辽阔，道路纷繁复杂的状况，想要完成全部的道路“智能”改造，难度之大，可以想象。

　　另一个问题是如何确保自动驾驶足够安全，消除隐藏在任意场景下的行车风险。更灵敏的传感器应该是答案之一，然而激光雷达过于高昂的成本，使自动驾驶汽车量产的可能性几乎为零。需要在激光雷达技术领域出现大规模的突破创新，降低成本。或者寻找替换激光雷达的方案，无论哪种方案都是巨大的挑战。我们无法完全消除，各种场景下自动驾驶存在的风险，只能通过技术降低遇到风险的概率。当概率足够低的时候，风险就是可控的。

　　那么下一个10年，自动驾驶汽车会来吗？可能会，但不是我们想象中的样子。我们可能会坐上自动驾驶的公交车或者出租车，可以在港口，高速公路上，矿区里看到无人驾驶的工作车，但我们不会拥有属于自己的自动驾驶汽车。内心渴望拥有一辆属于自己的自动驾驶汽车，但很遗憾这终将只是少数人的享受。对于自动驾驶，未来我们应该充满期待，但这种期待可能需要足够长时间的等待，才能得到回复。

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